基于聚类算法的新能源汽车用户居住地预测

作者：程登; 张亮; 赵小羽; 黎飞; 王兴月; 黄祖朋

来源：汽车实用技术, 2021, 46(10): 11-13.

DOI：10.16638/j.cnki.1671-7988.2021.010.003

• 用户画像
• 聚类算法
• 居住地
• 预测

用户画像中居住地属性往往不易通过访谈的形式获取,针对上述问题,文章提出了一种基于聚类算法的用户居住地预测模型。借助于车辆行驶的大数据,通过DBSCAN聚类和K-means聚类混合算法来分析用户行驶的数据,进而预测用户的居住地,从而丰富新能源汽车的用户画像。实验表明,利用DBSCAN聚类和K-means聚类混合算法分析出的居住地具有较高的准确度。

• 单位
  上汽通用五菱汽车股份有限公司